http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/29559 Wed, 16 Sep 2026 04:50:21 GMT 2026-09-16T04:50:21Z http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/32319 Title: Методи класифікації нелінійно змінюваних образів у відеопотоці в умовах складної завадової обстановки Authors: Садовников, Борис Ігорович; Sadovnykov, B.I. Abstract: UA: У дисертаційній роботі вирішується актуальне науково-технічне завдання підвищення достовірності та ефективності виявлення і класифікації нелінійно змінюваних образів у відеопотоці в умовах впливу зосереджених завад, за допомогою розробки методів, моделей та алгоритмів обробки, векторизації, нейронної класифікації та трекінгу, здатних забезпечувати стабільну роботу в реальному часі та масштабованість до зміни параметрів сцени. Об’єктом дослідження є процес виявлення і класифікації образів у відеопотоці в складних завадових умовах при обмежених обчислювальних можливостях. Предметом дослідження є методи і моделі обробки, детекції, класифікації та трекінгу образів у відеопотоці, спрямовані на підвищення достовірності та ефективності пошуку та розпізнавання образів у відеопотоці в складних завадових умовах. Метою дисертаційної роботи є підвищення точності, стійкості та обчислювальної ефективності виявлення і класифікації нелінійно змінюваних образів у відеопотоці в умовах впливу зосереджених завад, шляхом розробки і впровадження методів і моделей на основі нейронних мереж для застосування на ресурсно обмежених пристроях у режимі реального часу.; EN: The dissertation addresses a relevant scientific and technical problem of improving the reliability and efficiency of detection and classification of nonlinearly varying patterns in video streams under the influence of concentrated interference, through the development of methods, models, and algorithms for processing, vectorization, neural classification, and tracking, capable of ensuring stable real-time operation and scalability to changing scene parameters. The object of research is the process of detecting and classifying patterns in video streams under complex interference conditions with limited computational resources. The subject of research is methods and models for processing, detection, classification, and tracking of patterns in video streams, aimed at improving the reliability and efficiency of search and recognition in adverse environments. The purpose of the dissertation is to enhance the accuracy, robustness, and computational efficiency of detecting and classifying nonlinearly varying patterns in video streams under concentrated interference, through the development and implementation of methods and models based on neural networks, applicable on resource-constrained devices in real-time. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/32319 2025-01-01T00:00:00Z http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/32318 Title: Методи керування складноструктурованими даними в розподілених телекомунікаційних системах Authors: Сиволовський, Ілля Михайлович; Syvolovskyi, I.M. Abstract: UA: В дисертаційній роботі вирішується актуальне науково-технічне завдання підвищення ефективності та надійності обробки даних у розподілених телекомунікаційних системах (РТС) шляхом розробки методів і моделей ієрархічної кластеризації, динамічної самоорганізації обчислювальних вузлів, вибору головного вузла та формування обчислювальних конвеєрів, що забезпечує зниження затримок, рівномірний розподіл навантаження та підвищення відмовостійкості мережі. Об’єктом дослідження є процес організації обробки даних у розподілених телекомунікаційних системах. Предметом дослідження є методи, моделі та алгоритми ієрархічної кластеризації та динамічної самоорганізації вузлів у розподілених телекомунікаційних системах, спрямовані на підвищення їх ефективності, надійності та адаптивності до змінних умов. Метою дисертаційного дослідження є підвищення ефективності та надійності обробки даних у розподілених телекомунікаційних системах шляхом розробки методів і моделей ієрархічної кластеризації, багатокритеріального розподілу потоків даних та динамічної самоорганізації обчислювальних вузлів в умовах змінного середовища.; EN: The dissertation addresses a relevant scientific and technical problem of improving the efficiency and reliability of data processing in distributed telecommunication systems (DTS) by developing methods and models for hierarchical clustering, dynamic self-organization of computational nodes, leader node selection, and computational pipeline formation, which ensure reduced latency, balanced load distribution, and enhanced network fault tolerance. Object of the research is the process of organizing data processing in distributed telecommunication systems (DTS). Subject of the research is the methods, models, and algorithms of hierarchical clustering and dynamic self-organization of nodes in DTS, aimed at improving their efficiency, reliability, and adaptability to changing conditions. The aim of the dissertation is to improve the efficiency and reliability of data processing in DTS by developing methods and models of hierarchical clustering, multicriteria data flow distribution, and dynamic self-organization of computational nodes under variable environmental conditions. In the introduction the relevance of improving the efficiency and resilience of processing complex-structured data in DTS under conditions of dynamic changes in load, network parameters, and increasing demands on computational resources is substantiated. The scientific novelty lies in the development of methods for hierarchical node clustering, head node selection, construction of data processing pipelines, and multi-criteria data flow distribution using an enhanced genetic algorithm. The practical significance of the obtained results is justified in terms of ensuring scalability, reducing 12 delays, balancing resource utilization, and enhancing the resilience of DTS operation. The personal contribution of the author and the list of scientific publications on the dissertation topic are presented. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/32318 2025-01-01T00:00:00Z http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/32317 Title: Підвищення безпеки експлуатації баштового крану за допомогою використання штучного інтелекту у керуючих системах Authors: Дзержинський, Ігор Віталійович; Dzerzhynskyi, I.V. Abstract: UA: Об'єкт дослідження – процеси підвищення безпеки експлуатації баштових кранів з використанням інтелектуальних систем моніторингу, прогнозування та сигналізації. Метою дослідження є підвищення безпеки експлуатації баштового крану шляхом застосування штучного інтелекту в системах керування для проактивного запобігання аварійним ситуаціям, зумовленим конструктивними дефектами, людським фактором та впливом зовнішніх чинників. Для вирішення науково-практичних задач, поставлених в дисертаційному дослідженні, було застосовано комплексний підхід, що поєднує методи системного аналізу, теорії штучного інтелекту та експериментальної перевірки. При створенні підсистеми предиктивної діагностики застосовано методи цифрової обробки сигналів для аналізу даних з датчиків, а для класифікації технічного стану та виявлення дефектів на ранніх стадіях – нейромережеві моделі, зокрема багатошарові персептрони. Для вирішення задачі прогнозування небезпечних вітрових навантажень було використано методи глибокого навчання, а саме адаптивні рекурентні нейронні мережі, що здатні аналізувати часові ряди метеорологічних даних. Для розробки підсистеми розпізнавання психофізіологічного стану оператора використано методи комп'ютерного зору, зокрема алгоритми детектування об'єктів (каскади Гаара) та згорткові нейронні мережі для класифікації стану втоми та сонливості. У дисертаційній роботі отримано нове рішення науково-технічної задачі по підвищенню експлуатаційної безпеки та надійності баштових кранів шляхом створення та інтеграції інтелектуальних підсистем предиктивного обслуговування, розпізнавання сонливості та втрати уваги оператора в режимі реального часу, прогнозування вітрових навантажень з урахуванням локальних метеорологічних умов та динамічних характеристик крана. Науковими результатами дисертаційної роботи є вперше отримані закономірності зміни діагностичних параметрів технічного стану механізму повороту баштового крану, які дозволили розробити підсистему предиктивного обслуговування з використанням технології глибокого навчання нейронної мережі. Удосконалена математична модель підсистеми моніторингу психофізіологічного стану оператора баштового крану на основі методів машинного зору та математична модель прогнозування небезпечних вітрових навантажень на основі глибокого навчання нейронної мережі. Набув подальшого розвитку метод підвищення безпеки експлуатації баштових кранів в частині удосконалення системи керування, яка враховує технічний стан крану, психофізіологічного стану оператора та зовнішні фактори і використовує технології штучного інтелекту. Практичне значення одержаних результатів полягає у розробці архітектури та алгоритмів системи безпеки. Було створено три функціональні програмно-апаратні модулі для розпізнавання сонливості, прогнозування вітру та предиктивної діагностики, які можуть імплементуватися як окремо, так і в складі єдиної системи.; EN: The object of the research is the processes of improving the operational safety of tower cranes using intelligent systems for monitoring, forecasting, and signaling. The aim of the research is to increase the operational safety of tower cranes by applying artificial intelligence in control systems for the proactive prevention of emergency situations caused by structural defects, the human factor, and the influence of external factors. To solve the scientific and practical tasks set in the dissertation research, a comprehensive approach was applied, combining methods of systems analysis, artificial intelligence theory, and experimental verification. In creating the predictive diagnostics subsystem, methods of digital signal processing were used to analyze data from sensors, and for classifying the technical condition and detecting defects at early stages, neural network models, particularly multilayer perceptrons, were used. To solve the problem of forecasting dangerous wind loads, deep learning methods were used, namely adaptive recurrent neural networks capable of analyzing time series of meteorological data. To develop the subsystem for recognizing the operator's psychophysiological state, computer vision methods were used, including object detection algorithms (Haar cascades) and convolutional neural networks for classifying states of fatigue and drowsiness. The dissertation presents a new solution to the scientific and technical problem of increasing the operational safety and reliability of tower cranes by creating and integrating intelligent subsystems for predictive maintenance, real-time recognition of operator drowsiness and loss of attention, and forecasting wind loads, taking into account local meteorological conditions and the dynamic characteristics of the crane. The scientific results of the dissertation include the first-ever determination of the patterns of change in the diagnostic parameters of the tower crane's slewing mechanism, which allowed for the development of a predictive maintenance subsystem using deep learning neural network technology. An improved mathematical model for monitoring the operator's psychophysiological state based on computer vision methods and a mathematical model for forecasting dangerous wind loads based on a deep learning neural network were developed. The method for improving the operational safety of tower cranes was further advanced by enhancing the control system, which considers the crane's technical condition, the operator's psychophysiological state, and external factors, and utilizes artificial intelligence technologies. The practical significance of the obtained results lies in the development of the architecture and algorithms for the safety system. Three functional software-hardware modules were created for drowsiness recognition, wind forecasting, and predictive diagnostics, which can be implemented either separately or as part of an integrated system. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/32317 2025-01-01T00:00:00Z http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/32316 Title: Бетони і розчини на основі портландцементу зі зниженою проникністю для хлорид-іонів для транспортних споруд Authors: Журавель, Віталій Вікторович; Zhuravel, V.V. Abstract: UA: Дисертаційна робота присвячена вирішенню актуального завдання підвищення довговічності бетонних та залізобетонних конструкцій транспортних споруд, що експлуатуються в умовах впливу агресивних факторів, зокрема хлоридвміщуючих середовищ та електричних струмів. Проблема корозії арматури та руйнування захисного шару бетону під дією хлорид-іонів і блукаючих струмів є однією з ключових причин передчасного виходу з ладу транспортних споруд. У першому розділі проведено всебічний аналіз причин та механізмів корозійного руйнування бетонних та залізобетонних конструкцій, що експлуатуються в агресивних умовах, особливо у присутності хлоридів та під впливом електричних струмів. Розглянуто руйнівний вплив різних агресивних середовищ та електричних струмів. Розкрито механізми хлоридної та сульфатної корозії, роль пасивуючого лужного середовища та руйнівний вплив іонів Cl⁻. Показано, що арматура втрачає захист при зниженні pH внаслідок карбонізації або дифузії агресивних іонів. Проаналізовано розрахунки втрат кальцію та механізм прискореного руйнування під дією пульсуючого струму. Обґрунтовано наукову гіпотезу роботи: підвищення стійкості конструкцій досягається за рахунок спрямованого формування структури цементного каменю за участю карбонатних добавок, здатних пов'язувати хлорид-іон і створювати бар'єр на мікрорівні. Другий розділ присвячений опису методологічної бази та характеристикам матеріалів, що використані в експериментальній частині роботи. У роботі використано комплекс сучасних експериментальних та фізико-хімічних методів для оцінки структури та властивостей цементних композитів: фізико-механічні дослідження проведено у відповідності до чинних національних стандартів; колориметричний метод використаний для оцінки глибини проникнення хлоридіонів у зразки цементних матеріалів; електронно-мікроскопічний аналіз (SEM) використаний для дослідження мікроструктури цементного каменю та характеру розподілу продуктів гідратації; калориметричні дослідження проведено для вимірювання тепловиділення при гідратації з метою оцінки активності цементних систем з карбонатними добавками. Моделювання процесів дифузії хлоридів реалізовано з використанням спеціально розроблених стендів, включаючи вплив електричного поля на проникнення агресивних іонів. Описано фізико-хімічні властивості матеріалів, що застосовуються в дослідженнях - в’яжучі матеріали – портландцементи, мінеральні добавки – карбонатні матеріали різного походження, використані як часткова заміна цементу. Добавки вводилися з метою модифікації структури цементного каменю, зниження його пористості та підвищення стійкості до проникнення хлоридів.; EN: The dissertation is devoted to solving the urgent problem of increasing the durability of concrete and reinforced concrete structures of transport facilities operated under aggressive factors, in particular chlorine-containing environments and electric currents. The problem of reinforcement corrosion and destruction of the protective layer of concrete under the influence of chloride ions and stray currents is one of the key reasons for the premature failure of transport facilities. The first section provides a comprehensive analysis of the causes and mechanisms of corrosion destruction of concrete and reinforced concrete structures operated in aggressive conditions, especially with chlorides and under the influence of electric currents. The destructive effect of various aggressive environments and electric currents is considered. The mechanisms of chloride and sulfate corrosion, the role of a passivating alkaline environment and the destructive effect of Cl⁻ ions are revealed. It is shown that reinforcement loses protection when pH decreases due to carbonation or diffusion of aggressive ions. Calculations of calcium losses and the mechanism of accelerated destruction under the influence of pulsating current are analyzed. The scientific hypothesis of the work is substantiated: the increase in the stability of structures is achieved due to the targeted formation of the structure of cement stone with the participation of carbonate additives capable of binding chloride ions and creating a barrier at the micro level. The second section is devoted to the description of the methodological base and characteristics of the materials used in the experimental part of the work. The work uses a set of modern experimental and physicochemical methods to assess the structure and properties of cement composites: physicomechanical studies were carried out in accordance with current national standards; the colorimetric method was used to assess the depth of penetration of chloride ions into samples of cement materials; electron microscopic analysis (SEM) was used to study the microstructures of cement stone and the nature of the distribution of hydration products; calorimetric studies were carried out to measure heat release during hydration in order to assess the activity of cement systems with carbonate additives. Modeling of chloride diffusion processes is implemented using specially designed stands, including the effect of an electric field on the penetration of aggressive ions. The physical and chemical properties of the materials used in the studies are described - binders - Portland cements, mineral additives - carbonate materials of different origins, used as a partial replacement for cement. The additives were introduced to modify the structure of the cement stone, reduce porosity and increase resistance to chloride penetration. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/32316 2025-01-01T00:00:00Z